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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças. |
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Data corrente: |
13/03/2025 |
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Data da última atualização: |
13/03/2025 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
ALVES, R. G.; LIMA, F.; GUEDES, I. M. R.; GIMENEZ, S. P. |
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Afiliação: |
RAFAEL GOMES ALVES, ENTRO UNIVERSITÁRIO FEI; FABIO LIMA, CENTRO UNIVERSITÁRIO FEI; ITALO MORAES ROCHA GUEDES, CNPH; SALVADOR PINILLOS GIMENEZ, CENTRO UNIVERSITARIO FEI. |
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Título: |
Dynamic light optimization in vertical farming using an IoT-driven digital twin framework and artificial intelligence. |
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Ano de publicação: |
2025 |
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Fonte/Imprenta: |
Applied Soft Computing, v. 174, Apr. 2025. |
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ISSN: |
1568-4946 |
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DOI: |
10.1016/j.asoc.2025.112985 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
112985. |
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Conteúdo: |
The global agricultural sector faces mounting challenges from climate change, population growth, urbanization, and environmental degradation, necessitating innovative solutions to ensure food security. Urban and periurban agriculture, particularly vertical farming, offers a sustainable approach to increase food production while minimizing land use, reducing environmental impact, and enhancing resource efficiency. Unlike conventional, vertical farming systems that rely on static spectral recipes with fixed light compositions (e.g., Red-to-Blue ratios derived from historical data), this study introduces an Internet of Things-enabled smart vertical farming system that leverages digital twin technology and a genetic algorithm (GA) to dynamically optimize lettuce growth by adjusting RGB LED spectra throughout the crop cycle. The system monitors and controls key environmental parameters within a growth tower, including temperature, humidity, and lighting. A digital twin facilitates real-time data exchange between physical and virtual components, while the GA iteratively refines the light composition. Over a 34-day cultivation period, the algorithm identified an optimal RGB configuration (R:211, G:169, B:243; maximum intensity: 255) that aligns with spectral values reported in literature for lettuce, despite not directly measuring photobiological metrics such as Photosynthetic Photon Flux Density. To our knowledge, this is the first study to implement a dynamic, GA-driven spectral optimization strategy in vertical farming. While the objective was not to surpass traditional static lighting recipes, the results validate that adaptive methods can reliably converge to established optima. The IoT platform demonstrated robust capabilities in data collection, processing, and actuation, underscoring the promise of adaptive lighting strategies for controlled agriculture. Future research will focus on incorporating additional spectra (e.g., deep red, ultraviolet), automating data collection via image recognition, and analyzing energy efficiency to enhance scalability. MenosThe global agricultural sector faces mounting challenges from climate change, population growth, urbanization, and environmental degradation, necessitating innovative solutions to ensure food security. Urban and periurban agriculture, particularly vertical farming, offers a sustainable approach to increase food production while minimizing land use, reducing environmental impact, and enhancing resource efficiency. Unlike conventional, vertical farming systems that rely on static spectral recipes with fixed light compositions (e.g., Red-to-Blue ratios derived from historical data), this study introduces an Internet of Things-enabled smart vertical farming system that leverages digital twin technology and a genetic algorithm (GA) to dynamically optimize lettuce growth by adjusting RGB LED spectra throughout the crop cycle. The system monitors and controls key environmental parameters within a growth tower, including temperature, humidity, and lighting. A digital twin facilitates real-time data exchange between physical and virtual components, while the GA iteratively refines the light composition. Over a 34-day cultivation period, the algorithm identified an optimal RGB configuration (R:211, G:169, B:243; maximum intensity: 255) that aligns with spectral values reported in literature for lettuce, despite not directly measuring photobiological metrics such as Photosynthetic Photon Flux Density. To our knowledge, this is the first study to implement a dynamic, GA-driven spectral ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Fazenda vertical. |
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Thesagro: |
Hortaliça. |
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Categoria do assunto: |
A Sistemas de Cultivo |
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Marc: |
LEADER 02740naa a2200217 a 4500
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520 $aThe global agricultural sector faces mounting challenges from climate change, population growth, urbanization, and environmental degradation, necessitating innovative solutions to ensure food security. Urban and periurban agriculture, particularly vertical farming, offers a sustainable approach to increase food production while minimizing land use, reducing environmental impact, and enhancing resource efficiency. Unlike conventional, vertical farming systems that rely on static spectral recipes with fixed light compositions (e.g., Red-to-Blue ratios derived from historical data), this study introduces an Internet of Things-enabled smart vertical farming system that leverages digital twin technology and a genetic algorithm (GA) to dynamically optimize lettuce growth by adjusting RGB LED spectra throughout the crop cycle. The system monitors and controls key environmental parameters within a growth tower, including temperature, humidity, and lighting. A digital twin facilitates real-time data exchange between physical and virtual components, while the GA iteratively refines the light composition. Over a 34-day cultivation period, the algorithm identified an optimal RGB configuration (R:211, G:169, B:243; maximum intensity: 255) that aligns with spectral values reported in literature for lettuce, despite not directly measuring photobiological metrics such as Photosynthetic Photon Flux Density. To our knowledge, this is the first study to implement a dynamic, GA-driven spectral optimization strategy in vertical farming. While the objective was not to surpass traditional static lighting recipes, the results validate that adaptive methods can reliably converge to established optima. The IoT platform demonstrated robust capabilities in data collection, processing, and actuation, underscoring the promise of adaptive lighting strategies for controlled agriculture. Future research will focus on incorporating additional spectra (e.g., deep red, ultraviolet), automating data collection via image recognition, and analyzing energy efficiency to enhance scalability.
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700 1 $aGUEDES, I. M. R.
700 1 $aGIMENEZ, S. P.
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Registro original: |
Embrapa Hortaliças (CNPH) |
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Biblioteca |
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Registro |
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URL |
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| Registros recuperados : 29 | |
| 2. |  | ROCHA, C. R. M. da; CRUZ, E. D.; MARTINS, L. de L.; SANTOS, C. S. dos. Caracterização de frutos oriundos de clones de cupuaçu. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 20.; ANNUAL MEETING OF THE INTERAMERICAN SOCIETY FOR TROPICAL HORTICULTURE, 54., 2008, Vitória. Frutas para todos: estratégias, tecnologias e visão sustentável: anais. Vitória: INCAPER: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2008. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 3. | | RIBEIRO, M. E. R.; KOLLING, G. J.; ZANELA, M. B.; SANTOS, C. S. dos; PERIN, L.; FISCHER, V. Composição do leite normal e do LINA em rebanho jersey: resultados preliminares 2011. In.: CONFERENCIA INTERNACIONAL SOBRE LECHE INESTABLE, 2., 2011, Colonia. [Anais...]. Colonia: Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria de Uruguay, 2011. p. 62.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 5. | | SANTOS, C. S. dos; JESUS, V. L. T. de; McINTOSH, D.; BERTO, B. P.; LOPES, C. W. G. Co-infection by Tritrichomonas foetus and Pentatrichomonas hominis in asymptomatic cats. Pesquisa Veterinária Brasileira, Brasília, DF, v. 35, n. 12, p. 980-988, dez. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 7. | | SANTOS, C. S. dos; MATOS, N. M. S. de; REZENDE, T. T.; MAURI, J.; RODRIGUES, G. C.; VEIGA, A. D.; BARTHOLO, G. F.; CARVALHO, M. A. de F. Agronomic, anatomic and physiological characterization of Coffea arabica L. genotypes on irrigated system in the Central Cerrado. Coffee Science, v. 17, e172021, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 3 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Café; Embrapa Cerrados. |
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| 8. | | SANTOS, C. S. dos; PEREIRA, F. A. C.; MAURI, J.; VIANA, M. T. R.; RODRIGUES, G. C.; VEIGA, A. D.; BARTHOLO, G. F.; CARVALHO, M. A. de F. Assessment of leaf anatomic and physiological characteristics and genetic divergence among Coffea arabica L. cultivars in the Brazilian Savanna. Pesquisa Agropecuaria Tropical, v. 52, e73265, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 9. | | SANTOS, C. S. dos; PEREIRA, F. A. C.; CARVALHO, M. A. de F.; MENDES, A. N. G.; RODRIGUES, G. C.; VEIGA, A. D. Diversidade genética de genótipos de Coffea arabica em condições de Cerrado do Planalto Central do Brasil. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM IN GENETICS AND PLANT BREEDING, 22., 2018, Lavras. Anais... Lavras: Ed. UFLA, 2018. p. 59.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 10. | | SANTOS, C. S. dos; PEREIRA, F. A. C.; CARVALHO, M. A. de F.; MENDES, A. N. G.; RODRIGUES, G. C.; VEIGA, A. D. Divergência genética com base em características anatômicas foliares de genótipos de Coffea arabica L. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM IN GENETICS AND PLANT BREEDING, 23., 2019, Lavras. Anais... Lavras: UFLA, 2019. p. 25.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 11. | | SANTOS, C. S. dos; PEREIRA, F. A. C.; CARVALHO, M. A. de F.; MENDES, A. N. G.; RODRIGUES, G. C.; VEIGA, A. D. Divergência genética com base em características anatômicas foliares de genótipos de Coffea arabica L. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM IN GENETICS AND PLANT BREEDING, 23., 2019, Lavras. Anais... Lavras: UFLA, 2019. p. 25.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 12. | | DIAS, L. L. de C.; MENDES, A. N. G.; SANTOS, C. S. dos; CARVALHO, M. A. de F.; RODRIGUES, G. C.; BARTHOLO, G. F. Densidade estomática de genótipos de Coffea arabica em condições de Cerrado do Planalto Central do Brasil. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 30; CONGRESSO DE EXTENSÃO, 12; CONGRESSO DA PÓS-GRADUAÇÃO, 26., 2017. Lavras. Inovação tecnológica na Universidade de Lavras. Lavras: UFLA, 2017.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 13. | | DIAS, L. L. de C.; MENDES, A. N. G.; SANTOS, C. S. dos; CARVALHO, M. A. de F.; RODRIGUES, G. C.; BARTHOLO, G. F. Densidade estomática de genótipos de Coffea arabica em condições de Cerrado do Planalto Central do Brasil. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 30; CONGRESSO DE EXTENSÃO, 12; CONGRESSO DA PÓS-GRADUAÇÃO, 26., 2017. Lavras. Inovação tecnológica na Universidade de Lavras. Lavras: UFLA, 2017.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 14. | | SANTOS, C. S. dos; MENDES, A. N. G.; MAURI, J.; RODRIGUES, G. C.; BARTHOLO, G. F.; CARVALHO, M. A. de F. Determinação de número de vasos do xilema em genótipos de Coffea arabica. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 30; CONGRESSO DE EXTENSÃO, 12; CONGRESSO DA PÓS-GRADUAÇÃO, 26., 2017. Lavras. Inovação tecnológica na Universidade de Lavras. Lavras: UFLA, 2017.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 15. | | SANTOS, C. S. dos; MENDES, A. N. G.; MAURI, J.; RODRIGUES, G. C.; BARTHOLO, G. F.; CARVALHO, M. A. de F. Determinação de número de vasos do xilema em genótipos de Coffea arabica. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 30; CONGRESSO DE EXTENSÃO, 12; CONGRESSO DA PÓS-GRADUAÇÃO, 26., 2017. Lavras. Inovação tecnológica na Universidade de Lavras. Lavras: UFLA, 2017.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 16. | | SANTOS, C. S. DOS; SOUSA, M. B.; BRITO, A. C.; OLIVEIRA, L. A. de; CARVALHO, C. W. P. de; OLIVEIRA, E. J. de. Genome-wide association study of cassava starch paste properties. PLoS One , v. 17, n. 1, e0262888, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 18. | | JESUS, O. N. de; LIMA, L. K. S.; SOARES, T. L.; SILVA, L. N. da; SANTOS, C. S. dos; SAMPAIO, S. R.; OLIVEIRA, E. J. de. Phenotypic diversity and alternative methods for characterization and prediction of pulp yield in passion fruit (Passiflora spp.) germplasm. Scientia Horticulturae, v. 292, n.27, 110573, January 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 20. | | SANTOS, C. S. dos; MAURI, J.; VIANA, M. T. R.; PEREIRA, F. A. C.; MENDES, A. N. G.; VEIGA, A. D.; RODRIGUES, G. C.; BARTHOLO, G. F.; CARVALHO, M. A. de F. Anatomia foliar do genótipo Catimor UFV 386-105 em condições de cerrado do Planalto Central do Brasil. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 43., 2017, Poços de Caldas. Novas tecnologias para um bom café produzir. Brasília, DF: Embrapa Café, 2017.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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